package first

/*
	给定一个数组 prices ，其中prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
	设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
	注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

	示例 1:
	输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
	输出: 7
	解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
	随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。


	示例 2:
	输入: prices = [1,2,3,4,5]
	输出: 4
	解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
	注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
	示例3:

	输入: prices = [7,6,4,3,1]
	输出: 0
	解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

	提示：

	1 <= prices.length <= 3 * 104
	0 <= prices[i] <= 104

	来源：力扣（LeetCode）
	链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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*/
/*
	因为不能同时进行多笔交易、所以这里在计算某一天的最大收益时可以分两种情况
	第i天手中有股票的最大收益、第i天手中没有股票的最大收益
*/
func maxProfitII(prices []int) int {
	dp := make([][2]int, len(prices))
	// dp[i][0]表示第i天手中没有股票时的最大收益
	// dp[i][1]表示第i天手中有股票时的最大收益
	dp[0][0] = 0
	dp[0][1] = -prices[0]
	for i := 1; i < len(dp); i++ {
		dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i])
		dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]-prices[i])
	}
	return max(dp[len(dp)-1][0], dp[len(dp)-1][1])
}
